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 Durée 14 heures

Plan du cours

Fondamentaux : Le Règlement européen sur l'IA pour les équipes techniques

  • Obligations et terminologie pertinentes pour les développeurs et les opérateurs
  • Compréhension des pratiques interdites selon l'article 4 d'un point de vue technique
  • Cartographie des exigences légales vers les contrôles d'ingénierie

Cycle de vie de développement sécurisé et conforme

  • Structure du dépôt et code de politique (policy-as-code) pour les projets IA
  • Revue de code et vérifications statiques automatisées pour les motifs à risque
  • Gestion des dépendances et de la chaîne d'approvisionnement pour les composants de modèles

Conception de pipelines CI/CD pour la conformité

  • Étapes du pipeline : construction, test, validation, packaging, déploiement
  • Intégration des portes de gouvernance et des contrôles de politique automatisés
  • Immobilisation des artefacts et suivi de la provenance

Test, validation et vérifications de sécurité des modèles

  • Validation des données et tests de détection des biais
  • Tests de performance, de robustesse et de résilience face aux attaques adverses
  • Critères d'acceptation automatisés et rapports de test

Registre de modèles, versionnement et provenance

  • Utilisation de MLflow ou équivalent pour la lignée et les métadonnées des modèles
  • Versionnement des modèles et des jeux de données pour la reproductibilité
  • Enregistrement de la provenance et production d'artefacts prêts pour l'audit

Contrôles d'exécution, surveillance et observabilité

  • Instrumentation pour la journalisation des entrées, des sorties et des décisions
  • Surveillance du dérive de modèle (model drift), de la dérive des données (data drift) et des métriques de performance
  • Alertes, retours automatiques (rollback) et déploiements canaris (canary)

Sécurité, contrôle d'accès et protection des données

  • IAM à privilèges minimaux (least-privilege) pour les environnements d'entraînement et de service des modèles
  • Protection des données d'entraînement et de déduction au repos et en transit
  • Gestion des secrets et pratiques de configuration sécurisée

Auditabilité et collecte de preuves

  • Génération de journaux lisibles par machine et de résumés lisibles par l'humain
  • Emballage des preuves pour les évaluations de conformité et les audits
  • Politiques de rétention et stockage sécurisé des artefacts de conformité

Réponse aux incidents, signalement et remédiation

  • Détection de pratiques interdites suspectées ou d'incidents de sécurité
  • Étapes techniques pour la confinement, le retour en arrière (rollback) et la mitigation
  • Préparation de rapports techniques pour la gouvernance et les régulateurs

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des flux de développement et de déploiement de logiciels
  • Une expérience en conteneurisation et des connaissances de base en Kubernetes
  • Une familiarité avec le contrôle de sources basé sur Git et les pratiques CI/CD

Public cible

  • Développeurs construisant ou maintenant des composants IA
  • Ingénieurs DevOps et de plateforme responsables du déploiement
  • Administrateurs gérant l'infrastructure et les environnements d'exécution

Nombre de participants


Prix par participant

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